import pandas as pd  # 将pandas作为第三方库导入，我们一般为pandas取一个别名叫做pd

pd.set_option('expand_frame_repr', False)  # 当列太多时清楚展示

# =====导入数据
df = pd.read_csv(
    filepath_or_buffer=r'../../data/a_stock_201903.csv',
    encoding='gbk'
)

# 排序函数
# print(df.sort_values(by=['交易日期'], ascending=1))  # by参数指定按照什么进行排序，acsending参数指定是顺序还是逆序，1顺序，0逆序
# print(df.sort_values(by=['股票代码','交易日期'],ascending=[1,0]))  # 按照多列进行排序


# 两个df上下合并操作，append操作
df1 = df.iloc[0:10][['交易日期', '股票代码', '收盘价', '成交量']]
# print(df1)
df2 = df.iloc[5:15][['交易日期', '股票代码', '收盘价', '成交量']]
# print(df2)
# print(df1.append(df2))  # append操作，将df1和df2上下拼接起来。注意观察拼接之后的index。index可以重复
df3 = df1.append(df2, ignore_index=False)  # ignore_index参数，用户重新确定index
# print(df3)

# 对数据进行去重复
# df3.drop_duplicates(
#     subset=['交易日期', '股票代码'],
#     keep='first',
#     inplace=True
# )
# print(df3)

# df3.reset_index(inplace=True, drop=True)  # 重置index
df3.rename(
    columns={
        '收盘价': 'close',
        '成交量': 'volume'
    },
    inplace=True
)
print(df3)
# print(df.empty)  # 判断一个df是不是为空，此处输出不为空
# print(pd.DataFrame().empty)  # pd.DataFrame()创建一个空的DataFrame，此处输出为空
# print(df.T)  # 将数据转置，行变成列，很有用
